| GNG | Growing Neural Gas | テキストデータの構造を学習する自己組織化ニューラルネットワーク。データの分布に適応的にノード（概念の代表点）を配置し、エッジで接続する。ThinkNavi の概念構造モデルの基盤技術 |
| MST | Minimum Spanning Tree | 最小全域木。GNG のノード間を、総距離が最小になるように接続するエッジのネットワーク。概念間の最も効率的な接続構造を表す |
| UMAP | Uniform Manifold Approximation and Projection | 高次元データを低次元に圧縮する非線形次元削減アルゴリズム。概念間の局所的な関係性を保ちながら、分析・可視化可能な次元数に圧縮する |
| 埋め込み | Embedding | テキストを固定長の数値ベクトルに変換する処理。意味的に近いテキストは、ベクトル空間上でも近い位置に配置される。OpenAI の text-embedding-3 モデルを使用 |
| ノード | Node | GNG が学習によって配置した概念の代表点。データ空間上の特定の位置を占め、周辺のデータ（テキスト）が割り当てられる |
| クラスター | Cluster | 類似した概念（ノード）をグループ化したテーマの塊。Ward法やK-Meansなどのアルゴリズムで分類される |
| CCM | Connected Concept Model | 同じデータセットの異なるテキスト列（例：概念名と要約）から構築した複数のモデルを、行インデックスで連結したもの。多角的な分析が可能 |
| パーソナルモデル | Personal Model | チャット履歴のキープ済みメッセージから自動構築される、ユーザー専用の概念構造モデル。AIの長期記憶として機能する |
| Mindware | Mindware | 概念構造モデルをコンテンツとしてパッケージ化したもの。ストアで閲覧・購入でき、AIとの対話を通じて知識を探索できる |
| コンシェルジュ | Concierge | ドキュメントやウェブサイトから自動構築したAIチャットウィジェット。外部サイトに埋め込んで、訪問者の質問に自動応答する |
| クレジット | Credit | ThinkNavi 内でのAI操作の利用単位。各操作に必要なクレジット量が定義されている。1クレジット ≈ $0.032 ≈ ¥4.8 |
| ディアレクティケ | Dialektike | ソクラテス式の知的対話モード。AIが対等な対話パートナーとして、概念モデルの知識に基づいて思考を深める。問答道場とも呼ばれる |
| チャンク | Chunk | テキストを分割した断片。概念抽出やモデル構築では、テキストをチャンクに分割してから処理する |
| リハイドレーション | Rehydration | 保存されたモデルの状態をエンジンセッションに復元する処理。セッションがタイムアウトした場合に自動的に行われる |
| メモリーオブザーバー | Memory Observer | チャットの質問に対して「過去の知識が必要か？」を自動判断する補助AI。パーソナルモデルのコンテキスト注入のトリガーとなる |
| QE | Quantization Error | 量子化誤差。ノードが実際のデータをどれだけ正確に代表しているかの指標。低いほどノードの代表性が高い |
| AHP | Analytic Hierarchy Process | 階層分析法。複数の基準に基づく意思決定手法。基準間の一対比較で重みを算出し、選択肢をスコアリングする |
| SSE | Server-Sent Events | サーバーからクライアントへの一方向ストリーミング通信。チャットの応答をリアルタイムに表示するために使用される |
